복잡성이 높아지고 불확실성이 일상화된 공급망 환경에서 기업은 더 이상 직관이나 경험에만 의존해 의사결정을 내릴 수 없다. [1] 이에 따라 DI(Decision Intelligence)가 새로운 패러다임으로 주목받고 있다. 특히 DI는 기존 SCM(Supply Chain Management) 시스템이 예측 정확도나 수치 최적화에 치중했던 방식에서 벗어나, 실제 실행 가능한 판단 구조를 설계하는 체계로의 전환을 이끄는 프레임워크로 주목받고 있다.
공급망은 복잡성과 변동성이 일상이 된 환경 속에서, 단일 정답이 아닌 복수의 대안을 탐색하고 그 근거를 설명할 수 있는 시스템이 요구된다. DI는 이러한 환경에서 사람과 AI가 함께 판단을 구성하고, 실행 가능성과 납득 가능성을 모두 충족시키는 새로운 공급망 사고의 구조를 제시한다. 이번 리포트에서는 DI가 어떤 개념인지, AI와의 관계 속에서 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 공급망 관리(SCM) 영역에서 어떤 가능성과 한계를 가지는지를 심층적으로 살펴본다.
DI(Decision Intelligence)란 무엇인가?
DI(Decision Intelligence)는 AI에 데이터 과학, 사회 과학, 의사결정 이론 등을 접목해, 복잡한 판단 과정을 구조화하는 기술적 접근 방식이다. [2] 이는 기존 End-to-End 머신러닝 모델이 입력과 출력 사이의 과정이 불투명하다는 한계를 극복하기 위해 등장했다. DI는 문제 해결에 있어 복수의 시나리오 탐색, 중간 추론 단계의 구성, 판단 기준의 명시 등을 통해 결과뿐 아니라 과정의 타당성까지 설명할 수 있는 구조를 갖는다. [3][4]
이러한 특성은 특히 정답이 하나로 고정되지 않거나, 복잡한 비즈니스 규칙과 상충하는 목표가 공존하는 공급망 계획, 전략 시뮬레이션, 수요 예측 등의 영역에서 강점을 발휘한다. 이러한 복잡한 의사결정 환경에서 DI가 실질적인 역할을 하기 위해서는 그 기반이 되는 기술 구조가 정교하게 설계되어야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 기술적 고려가 필요하다.
DI의 핵심 기술 구성요소
DI의 핵심 기술 구성요소는 다음 네 가지 영역에서 구성된다. 이 체계는 LLM 기반 복합 추론 프레임워크 연구와 DI 플랫폼 설계 흐름에서 공통적으로 제시되는 구성 방식을 반영한 것이다.
(1) 추론 방법론
· Chain of Thought(CoT)[5]: LLM이 복잡한 다단계 문제를 단계별 추론을 통해 해결하도록 유도하는 프롬프트 기법으로, reasoning 능력을 향상시킨다.
· Tree of Thought(ToT)[6]: 여러 사고 경로를 탐색하며 최적의 해결책을 선택하는 구조적 문제 해결 방식이다.
· Graph of Thoughts(GoT)[7]: ToT를 확장하여, 서로 연관된 사고 노드 간 복잡한 흐름을 반영할 수 있는 그래프 기반 추론 구조를 구현함으로써, 더 높은 성능과 효율성을 제공한다.
(2) 아키텍처 패턴
다양한 판단 주체 간 협업과 분산 환경에서의 유연한 판단 흐름 설계를 위한 시스템 아키텍처로, Multi-agent Orchestration, Human-in-the-Loop, Federated Learning, Causal Inference 등이 DI 구현을 위한 주요 설계 패턴으로 자리 잡고 있다. [8]
(3) 구현 플랫폼
LLM 기반 플랫폼(GPT‑4, Claude, Gemini 등), DI 특화 솔루션(H2O.ai, DataRobot, Databricks ML 등), 클라우드 통합 환경(AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML 등)을 활용해 실질적인 판단 기반을 구성한다. [4][13]
(4) 성능 지표
DI의 효과는 단순한 예측 정확도가 아니라, 실제 판단이 얼마나 신뢰 가능하고 실행 가능한지로 측정되어야 한다. 이에 따라, 판단 정확도, 설명 가능성, 실행 속도, 비즈니스 효과(ROI, 납기 개선 등) 등 정량적 지표가 주요한 기준으로 설정된다. [9]
DI의 핵심은 단순히 정확도를 높이는 것을 넘어, AI의 판단 과정을 설명 가능하게 만들고, 사용자의 피드백을 통해 점진적으로 개선 가능한 구조를 만든다는 데 있다. 또한 이와 같은 다단계 사고 구조는 인간 전문가의 의사결정 흐름과 유사하여, 실무자와 AI 간 협업 가능성을 높이고 신뢰 구축에도 유리하다.
궁극적으로 DI는 ‘예측’에서 ‘의사결정’으로 AI 활용의 무게 중심이 이동하고 있다는 점을 상징하며, 이는 공급망을 포함한 복잡한 비즈니스 환경에서 AI를 실행 가능한 인사이트로 연결하는 핵심 프레임워크로 주목받고 있다.
AI에서 DI가 갖는 의미와 진화 방향
AI의 중심축이 예측 정확도에서 실행 가능한 의사결정, 판단으로 이동하고 있다. DI는 이러한 전환을 이끄는 프레임워크로, AI가 ‘무엇을 예측했는가’보다 ‘왜 그렇게 판단했는가’를 설명할 수 있게 만든다. 이는 의사결정 흐름의 가시화, 다중 시나리오 탐색, 기준의 명시화를 통해 가능해진다. 과거의 AI는 인간 의사결정자의 보조 역할에 그쳤다면, DI는 실질적인 판단 파트너로 진화하고 있다. 특히 복잡성이 높은 상황에서는 속도뿐 아니라 판단의 정합성과 납득 가능성이 중요하다.
DI는 LLM, 시뮬레이션, 최적화, 강화학습 등 다양한 AI 기법을 융합하는 방향으로 진화하고 있다. 단일 모델 중심에서 벗어나, 실시간 협업과 유연한 판단이 가능한 통합형 지능 시스템으로 확장되는 추세이며, 복잡한 비즈니스 환경에서 더 나은 의사결정을 가능하게 하기 위해 다음 세 가지 핵심 요소를 통합한다. [4][10]
DI의 핵심 구성요소
Decision Intelligence
Automation & Human Logic AI & ML Data & AnalyticsData & Analytics
정형·비정형 데이터를 수집·가공해, 의사결정에 필요한 통찰을 제공하는 기반이다. 과거의 실적, 현재의 운영 현황, 시장 예측 등 다양한 데이터를 분석해 판단의 출발점을 만든다.
AI & ML
대규모 데이터를 해석하고, 숨겨진 패턴을 찾아 예측과 추론을 수행하는 엔진 역할을 한다. 특히 복잡한 변수 간의 관계를 고려해 다양한 시나리오를 생성하고 비교할 수 있다.
Automation & Human Logic
분석과 예측 결과를 실제 실행으로 연결하는 과정이다. 비즈니스 규칙, 판단 기준, 조직의 목표와 같은 ‘맥락’을 반영해, 사람이 수용 가능한 의사결정 흐름을 완성한다.
이 세 가지 요소가 유기적으로 연결될 때, 단순한 데이터 해석을 넘어 설명 가능하고 실행 가능한 판단 구조가 만들어진다. 이로써 AI는 단순한 자동화 도구를 넘어, 인간과 함께 복잡한 판단을 수행하는 협업형 지능으로 진화할 수 있다.
산업 전반에서 DI가 적용된 사례들
DI는 복잡한 상황에서 의사결정의 정합성과 신뢰성을 높이는 수단으로 산업 전반에 빠르게 확산하고 있다. 예측을 넘어 실행 가능한 판단 구조를 제공함으로써, 실질적 성과로 이어지는 적용이 늘어나고 있다.
| 산업 분야 | 적용 사례 |
|---|---|
| 물류 |
스페인 물류업체 [11]
|
| 공공 |
유럽 정부기관 [12]
|
| 에너지 |
노르웨이 전력회사 [13]
|
| 금융 |
글로벌 다수 기업 [4]
|
| 의료/헬스케어 |
미국 헬스케어업체 [1][14]
|
SCM에서 DI의 활용 가능성
공급망은 수요 변동, 공급 제약, 비용, 납기, 서비스 수준 등 복수의 목표와 제약이 동시에 작용하는 복잡계다. 이 안에서 효과적인 의사결정을 내리기 위해서는 단순한 수치 최적화가 아니라, 상황을 해석하고 판단 기준을 명확히 적용할 수 있는 구조화된 사고 프레임이 필요하다. DI는 이러한 판단 구조를 AI 수준에서 구현함으로써, 기존 SCM 계획 체계의 한계를 보완한다. [9]
DI는 공급망 계획의 각 단계에서 맥락별 시나리오를 생성·비교하여, 판단의 논리적 근거를 명확히 제시할 수 있는 구조를 제공한다. [13] 예를 들어, 특정 부품 리드타임이 급변한 상황에서 생산 우선순위를 재조정할 때, DI는 단순한 재계산이 아닌 서비스 수준 저하 리스크, 납기 위반 비용, 고객 중요도 등 다양한 기준을 반영한 판단 근거를 제시할 수 있다.
또한 DI는 기존의 APS(Advanced Planning System)나 ERP 시스템이 수행하는 결정 로직과는 다르게, 판단의 흐름 자체를 유연하게 설계하고 지속적으로 학습할 수 있는 구조를 갖는다. [13]
이는 불확실성이 높고, 계획 변경이 잦은 산업—예컨대 반도체, 제약, 소비재 등에서 특히 유용하다.
다양한 이해관계자 간 협업이 필요한 상황에서도, DI는 의사결정의 논리와 시뮬레이션 결과를 설명 가능한 형태로 제공함으로써 내부 수용성을 높이고, 실행 가능성을 제고한다. SCM에서 DI가 강력한 이유는, 단지 ‘무엇을 할 것인가’를 제시하는 데 그치지 않고, ‘왜 그것이 최선인가’를 납득시킬 수 있는 프레임을 제공하기 때문이다. 이는 특히 실시간 판단이 필요한 운영 계획 영역, 고객 계약 이행, 공급선 다변화 전략, 수익성 기반의 서비스 수준 결정 등에서 강점을 발휘한다.
궁극적으로 DI는 SCM을 정적인 계획 중심에서, 동적 판단 기반의 운영 체계로 진화시키는 데 핵심 역할을 한다. 불확실성 시대의 공급망은 더 이상 단일 정답을 요구하지 않는다. 다양한 이해 관계와 조건 속에서 최적의 판단 흐름을 도출하고 설명할 수 있는 역량, 그것이 곧 DI가 SCM에서 필요한 이유다.
DI 기반 SCM 실행을 위한 조건
DI는 단순한 예측 기술이 아닌, 판단 구조 전체를 재설계하는 접근이다. 따라서 SCM에서 이를 실질적으로 적용하려면, 단순히 알고리즘을 도입하는 수준을 넘어 의사결정 체계 전반의 준비와 변화가 필요하다.
첫 번째 조건은 빠른 연산과 유연한 계획 주기를 처리할 수 있는 기술 아키텍처다. [4] SCM에서는 분 단위 반응이 필요한 운영 계획부터, 주 단위 S&OP, 월 단위 수요 계획까지 다양한 시간축이 동시에 존재한다. [10] DI 엔진은 이 모든 주기를 소화하며, 복수의 시나리오를 병렬적으로 연산하고 비교할 수 있어야 한다. 이를 위해 고속 연산 기반의 데이터 플랫폼과 in-memory 방식의 처리 구조가 필수적이다. [13]
두 번째는 모듈화된 시스템 구조다. 기존 ERP나 APS 시스템 위에 DI 엔진을 부가적으로 얹거나, 특정 의사결정 영역에만 선택적으로 적용할 수 있어야 도입 속도와 유연성을 확보할 수 있다.
이를 위해선 API 기반의 인터페이스, 경량화된 판단 모듈, 표준화된 판단 템플릿이 필요하다. [1][13]
세 번째는 의사결정 로직의 설계 역량 확보다. DI는 AI가 판단을 내리는 흐름을 명시적으로 드러내기 때문에, 어떤 기준을 어떤 단계에서 적용할지 설계할 수 있는 비즈니스 논리 설계 능력이 요구된다. 이는 단순 데이터 사이언스가 아닌, 도메인 전문성과 수학적 모델링, 시나리오 설계 역량의 결합을 뜻한다.
마지막으로 조직적 수용성과 거버넌스 체계다. DI는 의사결정의 기준과 과정을 가시화하기 때문에, 그 판단이 조직 내에서 받아들여지고 실행되기 위한 의사결정 승인 구조, 책임 분배, 피드백 프로세스가 정립되어야 한다. 특히 실무자가 DI의 판단 흐름을 이해하고 해석할 수 있어야 하며, 사용자 중심의 UX 설계가 중요한 이유다.
Thinking Supply Chains 시대에 경쟁력은 더 이상 예측 정확도에 머물지 않는다. 공급망은 수시로 바뀌는 조건과 수많은 제약 속에서 실행 가능한 판단이 이뤄져야 하는 복잡계이며, DI는 단순한 자동화나 수치 계산을 넘어, AI와 사람이 함께 판단을 구성하는 방식으로 이 복잡성을 다룰 수 있는 실질적 도구다.
따라서 SCM에 DI를 적용한다는 것은 기술을 도입하는 것이 아니라, 의사결정의 방식을 재설계하는 것이며, 고품질의 데이터, 고성능 계획 솔버, 사용자 중심 설계가 이를 뒷받침할 때, DI는 공급망을 ‘계획하는 체계’에서 ‘판단하는 체계’로 바꿀 수 있다.
DI의 한계와 도전 과제
DI는 조건이 갖춰졌을 때만 효과를 발휘한다는 점에서, 맹목적 도입은 오히려 리스크가 될 수 있다. 불완전하거나 모호한 데이터 환경에서는 판단의 왜곡이 발생할 수 있고, [3] 설명 가능성을 높이기 위한 과도한 구조 설계는 시스템 복잡성과 민첩성 저하를 초래할 수 있다.
또한 AI가 내린 판단을 조직이 신뢰하고 수용하려면, 기술이 아니라 사람과 문화에 대한 설계가 병행돼야 한다. 시뮬레이션 기반의 대안은 다양하게 도출할 수 있지만, 그중 어떤 선택이 조직에 적합한지는 여전히 인간의 맥락적 판단에 달려 있다. DI는 만능 자동화가 아니라, 사람의 판단을 지능적으로 확장하고 구조화하는 협업형 시스템으로 이해해야 한다.
결국 SCM에서 중요한 것은 AI가 생각할 수 있는지가 아니라, AI의 판단이 실제 운영 환경에서 신뢰 가능하고 실행 가능한 방식으로 작동하느냐는 점이다. DI를 선택하는 것이 중요한 것이 아니라, 어떤 구조로 적용할지가 Thinking Supply Chains 시대의 경쟁력을 좌우하게 될 것이다.
References
- Harvard Business Review. (2023). "How AI-Powered Decision Intelligence Is Transforming Supply Chains." HBR Digital Articles.
- Wikipedia. "Decision intelligence is an engineering discipline that augments data science with theory from social science, decision theory, and managerial science."
- Aera Technology Insight Report. (2023). “What is Decision Intelligence?”
- IBM Research. (2024). "The Rise of Decision Intelligence: AI That Optimizes Decision-Making." IBM Think Blog.
- Wei, J. et al. (2022). "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models." arXiv.
- Yao, S. et al. (2023). "Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models." arXiv.
- Besta, M. et al. (2023). "Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models." arXiv.
- Deloitte Consulting. (2024). "Tech Trends 2025: AI agents and autonomous AI." Deloitte Insights.
- Improvado. (2024). "What Is Decision Intelligence?"
- McKinsey & Company. (2024). "Beyond Automation: How Gen AI Is Reshaping Supply Chains." McKinsey Global Institute.
- Business Insider. (2025). "AI Is Slowly Transforming the Cold Chain, the Supply Chain That Handles Your Ice Cream and Deli Meat."
- The Guardian. (2023). "UK Officials Use AI to Decide on Issues from Benefits to Marriage Licences."
- Microsoft Azure. (2024). "Supply Chain AI Solutions: Decision Intelligence Framework."
- ISM Magazine. (2023). “Why DI and AI create smarter supply chains.”
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